试验设计是一个试验策划的过程，通过试验，能收集到合适的数据。希望通过最少的试验次数获得必要的技术信息，而且用合适的统计方法来分析收集到的数据。如果我们希望从数据中得到有用的结论，则试验设计的统计方法是必要的。因此，任何试验设计方法都包含两方面的内容:试验设计和对收集到的数据进行统计分析。它们是紧密相连的，因为统计分析方法依赖于所采用的设计方案。

一般试验设计流程的概要图,（见图1）简要分析:

①试验问题的提出

明确的提出问题有助于理解所要解决隐含问题的现象。

②对目前状况的理解

为试验问题收集尽可能多的相关历史数据是很有必要的，这有助于理解现在的状况，可以从文献或者涉及的各个方面收集信息，如工程、质量保证、制造、市场、操作人员等等。

③响应变量的选择

选择合适的响应变量，还要考虑响应变量是如何度量的，这种度量的精度应得到保证。

④因子及其水平的选择

试验者必须选择影响响应变量的关键变量x(因子),x的选择可以使用项目分析阶段的技术。应用于试验中因子的值(水平)必须仔细选择。通常选用两个或三个水平，最多不宜超过五个水平是比较合适的。水平的范围在试验者感兴趣的区域内应该尽可能的大。

⑤试验设计的选择

这一步是试验设计流程的核心。试验者通过考虑因子的数目、水平多少、所有可能的水平组合、试验成本以及可利用的时间等，来选择合适的试验设计。

⑥实施试验

这是一个实际收集数据的过程。试验者应该注意尽可能的使试验环境保持一致。另外，精确地测量试验结果，获得高质量数据也应加以注意。

⑦数据分析

应采用诸如方差分析和参数估计等统计方法。目的就是通过数据分析，找到前面提出的试验问题的所有可能的信息。

⑧分析结果及其结论

分析完数据后，试验者就必须对他的统计结果做工程解释，估计它们对提出的试验问题的实际含义，并为提出的问题给出结论。

⑨验证试验

在把结果提交给他人和在采取实际行动之前，试验者需要实施一个确认试验来评估试验结论的再现性。

⑩后续管理

试验者将结果提交给他人并采取一些必要的保证措施。为了支持由试验得出的这个改进，需要紧跟着行动，例如操作条件的标准化和检查表与控制图的使用等，来评估试验的后续影响。通常，由于试验问题没有彻底解决，建议进行进一步的试验。试验通常是一个反复的过程，一次试验只能解决问题的一部分，希望后续的试验能处理未解决的问题。